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贵哥的编程之路(热爱分享 为后来者)
PHP语言经典程序100题php开发语言
1.问题背景高并发系统每秒产生大量日志（如访问日志、错误日志、业务日志等）。单机写入、存储、分析能力有限，容易成为瓶颈。需要支持实时采集、分布式存储、快速检索与分析。2.主流架构方案一、分布式日志采集架构[应用服务器(PHP等)]|v[日志采集Agent（如Filebeat、Fluentd、Logstash）]|v[消息队列/缓冲（如Kafka、Redis、RabbitMQ）]|v[日志存储（如E
- Spring WebFlux 响应式编程原理与实战指南
SpringWebFlux响应式编程原理与实战指南一、技术背景与应用场景随着微服务与高并发的迅速发展，传统的阻塞式编程模型在处理大量并发请求时容易导致线程资源耗尽、响应延迟增高。SpringWebFlux基于ReactiveStreams规范，通过非阻塞、背压机制，实现高吞吐、低延迟的Web服务。典型应用场景包括：实时数据推送：WebSocket或Server-SentEvents场景。高并发AP
- 《C++性能优化指南》 linux版代码及原理解读 第一章
v俊逸
C++性能优化指南性能优化C++性能优化性能优化
概述：目录概述：性能优化的必要性：C++代码优化策略总结用好的编译器并用好编译器使用更好的算法使用更好的库减少内存分配和复制移除计算使用更好的数据结构提高并发性优化内存管理性能优化的必要性：按照当今的CPU运行速度来说，执行一条指令所需要的时间是10的-9次方的时间单位，如此快速的执行速度是否就没有性能优化的必要了呢？其实不然，性能优化与CPU的执行速度并无非常大的关系，试想一下，一段代码，如果用
- 全面探索Kafka：架构、应用与流处理
Kafka：企业级消息系统与流处理平台的深度解析ApacheKafka作为分布式流处理平台，广泛应用于大数据处理和实时分析领域。本文将基于其官方文档，详细探讨Kafka的核心功能、应用场景以及如何进行有效管理。背景简介Kafka作为高吞吐量的消息系统，支持企业级的发布-订阅模式。它能够处理大量实时数据，并支持高并发读写操作。本文将依据Kafka官方文档的内容，逐层深入，从入门到高级应用，帮助读者全
- 操作系统级TCP性能优化：高并发场景下的内核参数调优实践
Edingbrugh.南空
运维tcp/ip性能优化网络协议
在高并发网络场景中，操作系统内核的TCP/IP协议栈配置对系统性能起着决定性作用。本文聚焦操作系统层面，深入解析内核参数调优策略，帮助读者构建稳定高效的网络通信架构。一、连接管理参数优化：从三次握手到队列控制1.1监听队列与半连接管理1.1.1net.core.somaxconn-监听套接字队列上限作用：定义listen()系统调用的积压连接队列最大值，控制未接受连接的排队长度。默认值：128（L
- RabbitMQ 消息队列：从入门到Spring Boot实战
无糖星轨
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RabbitMQ作为一款开源的、基于AMQP（AdvancedMessageQueuingProtocol）协议实现的消息代理，凭借其强大的功能、灵活的路由机制以及出色的性能，在业界得到了广泛的应用。无论是处理高并发订单、异步通知、日志收集还是系统解耦，RabbitMQ都能发挥其独特的作用。1.RabbitMQ核心概念RabbitMQ的强大功能离不开其背后一系列精心设计的核心概念。理解这些概念是掌
- HTTP性能压测工具wrk应用实战
背景:wrk是当今最流行的HTTP压测工具，用于模拟高并发情况下的HTTP请求。wrk使用Lua作为脚本语言，可以通过编写Lua脚本来自定义请求的参数和逻辑。它支持多线程并发请求，并提供了丰富的统计信息和报告，可以帮助你评估服务器的性能和承受能力。本贴致力于最快速让你上手wrk。看完本贴，你将学会使用wrk对http接口进行压测,并计算其TPS指标。安装wrk(需要在linux系统上)命令行输入一
- 国内主流云服务平台对比：选型指南与价格全初解
大家好!在数字化转型的浪潮下，云服务器已成为企业和开发者的基础设施首选。面对阿里云、腾讯云、华为云、百度智能云等主流服务商，如何根据性能、价格和场景需求做出最优选择？本文结合最新市场数据，为你深度解析！一、四大云服务商核心特点与适用场景1.阿里云优势：国内市场份额超40%，全球覆盖最广（49个可用区），服务稳定性强，尤其适合电商、金融、政务等高并发场景。提供飞天操作系统、弹性计算ECS等核心技术，
- 从面试懵逼到通透掌握：分布式锁原理全解（附Redisson与Redlock机制剖析）
爱骑行的Coder
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从面试懵逼到通透掌握：分布式锁原理全解（附Redisson与Redlock机制剖)你是不是也有这样的经历？简历上写着“精通Java，精通Redis，熟悉高并发场景”，结果一面下来，分布式锁怎么实现？Redisson是怎么加锁的？看门狗机制了解吗？锁丢失你知道怎么解决吗？全程“啊能能”，频频磕巴。本文不整虚的，带你从0到1，一步步真正搞懂分布式锁的原理与落地实践，面试高频，架构核心，不能不会。一、什
- Maven 构建性能优化深度剖析：原理、策略与实践
越重天
JavaMaven实战maven性能优化java
博主简介：CSDN博客专家，历代文学网（PC端可以访问：https://literature.sinhy.com/#/?__c=1000，移动端可微信小程序搜索“历代文学”）总架构师，15年工作经验，精通Java编程，高并发设计，Springboot和微服务，熟悉Linux，ESXI虚拟化以及云原生Docker和K8s，热衷于探索科技的边界，并将理论知识转化为实际应用。保持对新技术的好奇心，乐于分
- 如何通过YashanDB提升客户体验
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如何优化查询速度？这是许多企业在使用数据库技术时常常会遇到的问题。查询速度的快慢直接影响到用户的体验，尤其是在大数据量和高并发的使用场景中。顾客期望迅速获取信息，若响应时间过长，可能导致客户流失。因此，优化数据库的性能成为提升客户体验的关键举措之一。YashanDB作为一种高性能的数据库技术架构，提供了多种优化机制，以提升系统的查询速度和整体处理能力。多种部署架构YashanDB支持多种部署架构，
- 深入理解 FastAPI 异步编程：从 async/await 到并发实战
佑瞻
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在开发高性能Web应用时，我们常常面临这样的困惑：明明硬件配置不断升级，可系统在高并发场景下还是显得力不从心。是框架选择有误？还是代码架构存在短板？今天我们就以FastAPI为切入点，深入剖析异步编程的核心逻辑，揭开并发处理的神秘面纱，让你的API服务在高负载下依然能保持丝滑体验。一、快速决策：何时该用asyncdef在FastAPI中定义路由函数时，我们首先面临一个关键选择：用def还是asyn
- 如何通过YashanDB增强数据处理的灵活性与扩展性？
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在现代数据处理领域，面对海量数据和复杂的查询需求，如何优化数据库系统以提高数据处理的灵活性与扩展性已成为关注的焦点。由于传统的数据库系统往往在处理高并发、复杂查询和动态变化的数据要求时存在性能瓶颈，YashanDB通过其独特的体系架构和功能设计，提供了一系列解决方案。本文将深入分析YashanDB的技术实现，以探讨其如何在动态业务环境中提升数据处理的灵活性与扩展性。YashanDB的体系架构Yas
- Java多线程实战指南：从基础到高并发的核心技术解析
添砖Java中
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一、为什么必须掌握多线程？在单核CPU时代，多线程主要用于提高程序响应速度；在如今的多核处理器时代，多线程已成为榨干硬件性能的必备技能。无论是高并发Web服务器、实时数据处理系统，还是游戏引擎，都离不开多线程技术的支撑。典型案例：电商秒杀系统：1秒内处理10万+请求大数据处理：并行计算TB级数据金融交易系统：毫秒级订单撮合二、线程创建的四大核心方式1.继承Thread类（不推荐）classMyTh
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池化技术池化技术能够减少资源对象的创建次数，提高程序的响应性能，特别是在高并发情况下，这种提高更加明显。共同特征池化技术通常应用于以下对象，这些对象具有以下共同特征：对象创建时间长创建对象需要较长的时间。对象创建需要大量资源包括内存、CPU或网络资源。对象创建后可被重复使用通过复用的方式提高效率，避免重复创建。数据库连接池数据库连接池（ConnectionPooling）是一种优化数据库连接管理的
- 线程池/内存池/mysql连接池
目录线程池介绍1.线程池的组成部分2.线程池的线程数量确定3.线程池的应用场景4.线程池的工作原理5.线程池的接口设计6.线程池的数据结构设计7.具体线程池的代码实现如下内存池的介绍1.内存池的定义2.内存池的作用3.内存池的实现原理4.内存池的应用场景mysql连接池1.课程介绍和池化技术概述2.数据库连接池的概念和作用3.数据库连接的定义和特性4.请求回应模式和数据库访问模式5.高并发处理和M
- Elasticsearch 高可用实战：架构设计与场景化解决方案
辣呼呼的哈哈
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Elasticsearch高可用实战：架构设计与场景化解决方案本文深入探讨Elasticsearch在高并发、大数据量场景下的高可用架构设计，结合电商搜索、日志分析等真实案例，提供可落地的技术方案与Java实现。一、高可用架构设计原则1.分布式架构核心要素客户端负载均衡层协调节点数据节点-分片1数据节点-分片2数据节点-分片3副本分片副本分片副本分片2.高可用黄金法则冗余设计：至少3节点集群+1副
- 单点模式与集群
奔跑的鹅鹅鹅
solr集群
单点模式：javaee项目部署在一台tomcat上，所有的请求，都由这一台机器处理，问题很大。1.并发处理能力因为单点服务器的性能有限制，所以单台tomcat的最大连接数有限。2.容错率低，一旦服务器故障，项目无法正常运行。3.单独的服务器计算能力低，无法完成复杂的海量数据计算。集群：多台服务器集中，实现相同的项目。每台服务器存在的作用缓解高并发，发生故障转移服务到另外的空闲服务器上。1.高可用性
- C++ 内存泄漏排查全攻略：万字实战宝典
TravisBytes
编程问题档案c++开发语言linuxubuntu
写在前面本文定位为“从入门到精通”的深度教程，全文超过12,000字，结合作者多年在Qt框架、游戏引擎、服务器端及高并发协程框架中的一线经验，系统梳理C++内存泄漏的原理、检测、定位与修复方案。示例代码均可在GCC/Clang/MSVC（C++20标准）下编译通过，并特别对Windows、Linux、macOS三大平台的差异化工具与坑点进行说明。欢迎评论区互动交流～目录1.序章：为什么你迟早会遇到
- 【SpringBoot】Spring Boot 高并发优化终极指南，涵盖线程模型、JVM 调优、数据库访问、缓存策略等 15+ 核心模块
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SpringBoot高并发优化终极指南，涵盖线程模型、JVM调优、数据库访问、缓存策略等15+核心模块一、线程模型深度调优（核心瓶颈突破）1.Tomcat线程池原子级配置2.异步任务线程池隔离策略二、JVM层终极调参（G1GC深度优化）1.内存分配策略2.GC日志分析技巧三、缓存策略原子级优化1.三级缓存架构实现2.缓存穿透/雪崩防护四、数据库访问极致优化1.连接池死亡参数配置2.分页查询深度优化
- Python协程从入门到精通：9个案例解析yield、gevent与asyncio实战
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引言痛点分析：传统多线程在高并发场景下的性能瓶颈。协程优势：轻量级、高并发、低资源消耗。本文目标：通过9个代码案例，系统讲解协程的核心技术和应用场景。目录引言1.协程基础：理解yield生成器1.1yield的暂停与恢复机制1.2生产者-消费者模型实战1.3双向通信：send()方法详解2.手动协程控制：greenlet进阶2.1greenlet的显式切换原理2.2多任务协作案例3.自动化协程：g
- Python异步编程终极指南：用协程与事件循环重构你的高并发系统
title:Python异步编程终极指南：用协程与事件循环重构你的高并发系统date:2025/2/24updated:2025/2/24author:cmdragonexcerpt:深入剖析Python异步编程的核心机制。你将掌握：\n事件循环的底层实现原理与调度算法\nasync/await协程的6种高级用法模式\n异步HTTP请求的性能优化技巧（速度提升15倍+）\n常见异步陷阱的26种解决
- Java HashMap扩容=灾难？看Redis如何用渐进式方案征服亿级Key
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某电商平台在进行大促压测时，一个存储3000万用户资料的Hash表触发扩容，导致Redis实例完全阻塞12秒，所有请求超时。切换到渐进式扩容方案后，同样规模扩容仅造成0.3毫秒的请求延迟波动。这个案例揭示了哈希表扩容机制对高并发系统的致命影响。一、Redis哈希表vsJavaHashMap：架构本质差异1.底层结构对比特性Redis哈希表JavaHashMap存储结构拉链法（链表解决冲突）链表+红
- Vlang编写爬虫可行性分析
最近有人问V(Vlang)语言可以用来做数据采集么，那么我在这里明确告诉你，V(Vlang)完全可以用来编写网络爬虫。虽然它主打的是系统编程语言，但其设计目标包括简洁、高效和实用性，这使得它在处理像爬虫这样的网络任务时也表现出色。V的并发模型适合高并发爬虫，但实际效果待测试。最后给出一个简单例子展示基础流程，同时指出生态限制，避免用户期望过高。个人建议如果项目复杂，可能选Python更省力，毕竟p
- JVM——性能：百万级TPS系统的性能优化之道
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引入在数字化浪潮席卷全球的当下，企业级应用的用户规模呈指数级增长，对系统性能的要求也愈发严苛。当系统面临百万级TPS（每秒事务处理量）的高并发挑战时，性能瓶颈将直接影响用户体验与业务发展。本文将深入探讨百万级TPS系统的性能优化之道，从代码底层优化到JVM深度调优，结合实际案例与技术原理，为开发者提供一套完整的性能优化方案。在互联网、金融、电商等行业，百万级TPS已成为许多核心系统的标配。以双十一
- 高并发计数器LongAdder 实现原理与使用场景详解
LongAdder原理与应用详解一、设计背景与核心思想1.传统原子类的性能瓶颈AtomicInteger/AtomicLong基于CAS实现高并发场景缺陷：CAS失败率随竞争加剧指数上升CPU空转消耗大量资源缓存一致性流量（MESI协议）导致总线风暴2.LongAdder设计目标降低竞争：通过数据分片分散写压力空间换时间：牺牲部分内存换取更高吞吐最终一致性：允许读取结果存在短暂误差二、实现原理剖析
- 基于 Java 的电商业务秒杀商品高并发、数据一致性、系统性能等多个方面设计方案
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1.需求分析高并发：大量用户同时抢购，系统需要支持高并发请求。库存一致性：避免超卖（库存减为负数）或数据不一致。高性能：响应时间要短，用户体验要好。公平性：先到先得，避免作弊。2.技术选型缓存：使用Redis缓存商品库存和秒杀结果，减少数据库压力。消息队列：使用RabbitMQ或Kafka异步处理订单，削峰填谷。数据库：MySQL存储订单和商品信息，使用事务保证数据一致性。分布式锁：使用Redis
- Redis有哪些常用应用场景?
大家好，我是锋哥。今天分享关于【Redis有哪些常用应用场景?】面试题。希望对大家有帮助；Redis有哪些常用应用场景?超硬核AI学习资料，现在永久免费了！Redis是一种高性能的内存数据库，常用于以下应用场景：缓存Redis常作为缓存解决方案，提高数据读取效率，减轻数据库负担。常用于存储热点数据、频繁访问的资源。会话存储Redis可以高效存储用户会话信息（Session），支持大规模高并发的读写
- Cloudflare D1 + Drizzle组合拳
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秒杀传统数据库！CloudflareD1+Drizzle组合拳，高并发高可用，让我们的成本爆降10倍-D1想象一下：我们的应用用户量稳步增长，传统数据库的成本和维护压力也随之上升。而在这个时代，有没有更高效、更经济的数据库解决方案？CloudflareD1结合DrizzleORM的组合，正在为众多出海应用开发提供一条全新的技术路径。传统数据库方案在高并发场景下往往需要复杂的扩容、分片和负载均衡，成
- JavaScript 异步函数优化：提升性能和可读性
喵手
前端javascript开发语言ecmascript
全文目录：开篇语**前言****1.使用`async/await`替代回调函数****示例：回调地狱vs`async/await`****回调地狱示例：****使用`async/await`改写：****优化要点：****2.使用`Promise.all`和`Promise.race`提高并发性能****`Promise.all`示例：****`Promise.race`示例：****优化要点：*
- Java序列化进阶篇
g21121
java序列化
1.transient
类一旦实现了Serializable 接口即被声明为可序列化，然而某些情况下并不是所有的属性都需要序列化，想要人为的去阻止这些属性被序列化，就需要用到transient 关键字。
- escape()、encodeURI()、encodeURIComponent()区别详解
aigo
JavaScriptWeb
原文：http://blog.sina.com.cn/s/blog_4586764e0101khi0.html
JavaScript中有三个可以对字符串编码的函数，分别是： escape,encodeURI,encodeURIComponent，相应3个解码函数：,decodeURI,decodeURIComponent 。
下面简单介绍一下它们的区别
1 escape()函
- ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移
Cb123456
添加矢量数据对地图的放大、缩小和平移Engine
ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移:
个人觉得是平移，不过网上的都是漫游，通俗的说就是把一个地图对象从一边拉到另一边而已。就看人说话吧.
具体实现:
一、引入命名空间
using ESRI.ArcGIS.Geometry;
using ESRI.ArcGIS.Controls;
二、代码实现.
- Java集合框架概述
天子之骄
Java集合框架概述
集合框架
集合框架可以理解为一个容器，该容器主要指映射(map)、集合(set)、数组(array)和列表(list)等抽象数据结构。
从本质上来说，Java集合框架的主要组成是用来操作对象的接口。不同接口描述不同的数据类型。
简单介绍：
Collection接口是最基本的接口，它定义了List和Set，List又定义了LinkLi
- 旗正4.0页面跳转传值问题
何必如此
javajsp
跳转和成功提示
a) 成功字段非空forward
成功字段非空forward，不会弹出成功字段，为jsp转发，页面能超链接传值,传输变量时需要拼接。接拼接方式list.jsp?test="+strweightUnit+"或list.jsp?test="+weightUnit+&qu
- 全网唯一:移动互联网服务器端开发课程
cocos2d-x小菜
web开发移动开发移动端开发移动互联程序员
移动互联网时代来了！ App市场爆发式增长为Web开发程序员带来新一轮机遇，近两年新增创业者，几乎全部选择了移动互联网项目！传统互联网企业中超过98%的门户网站已经或者正在从单一的网站入口转向PC、手机、Pad、智能电视等多端全平台兼容体系。据统计，AppStore中超过85%的App项目都选择了PHP作为后端程
- Log4J通用配置|注意问题 笔记
7454103
DAOapachetomcatlog4jWeb
关于日志的等级 那些去 百度就知道了！
这几天 要搭个新框架 配置了 日志 记下来 ！做个备忘！
#这里定义能显示到的最低级别,若定义到INFO级别,则看不到DEBUG级别的信息了~!
log4j.rootLogger=INFO,allLog
# DAO层 log记录到dao.log 控制台 和 总日志文件
log4j.logger.DAO=INFO,dao,C
- SQLServer TCP/IP 连接失败问题 ---SQL Server Configuration Manager
darkranger
sqlcwindowsSQL ServerXP
当你安装完之后,连接数据库的时候可能会发现你的TCP/IP 没有启动..
发现需要启动客户端协议 : TCP/IP
需要打开 SQL Server Configuration Manager...
却发现无法打开 SQL Server Configuration Manager..??
解决方法: C:\WINDOWS\system32目录搜索framedyn.
- [置顶] 做有中国特色的程序员
aijuans
程序员
从出版业说起 网络作品排到靠前的，都不会太难看，一般人不爱看某部作品也是因为不喜欢这个类型，而此人也不会全不喜欢这些网络作品。究其原因，是因为网络作品都是让人先白看的，看的好了才出了头。而纸质作品就不一定了，排行榜靠前的，有好作品，也有垃圾。 许多大牛都是写了博客，后来出了书。这些书也都不次，可能有人让为不好，是因为技术书不像小说，小说在读故事，技术书是在学知识或温习知识，有些技术书读得可
- document.domain 跨域问题
avords
document
document.domain用来得到当前网页的域名。比如在地址栏里输入：javascript:alert(document.domain); //www.315ta.com我们也可以给document.domain属性赋值，不过是有限制的，你只能赋成当前的域名或者基础域名。比如：javascript:alert(document.domain = "315ta.com");
- 关于管理软件的一些思考
houxinyou
管理
工作好多看年了,一直在做管理软件,不知道是我最开始做的时候产生了一些惯性的思维,还是现在接触的管理软件水平有所下降.换过好多年公司,越来越感觉现在的管理软件做的越来越乱.
在我看来,管理软件不论是以前的结构化编程,还是现在的面向对象编程,不管是CS模式,还是BS模式.模块的划分是很重要的.当然,模块的划分有很多种方式.我只是以我自己的划分方式来说一下.
做为管理软件,就像现在讲究MVC这
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(String类型和hash类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.Redis的数据类型
1.String类型及操作
String是最简单的类型，一个key对应一个value，string类型是二进制安全的。Redis的string可以包含任何数据，比如jpg图片或者序列化的对象。
Set方法：设置key对应的值为string类型的value
- Tomcat 一些技巧
征客丶
javatomcatdos
以下操作都是在windows 环境下
一、Tomcat 启动时配置 JAVA_HOME
在 tomcat 安装目录，bin 文件夹下的 catalina.bat 或 setclasspath.bat 中添加
set JAVA_HOME=JAVA 安装目录
set JRE_HOME=JAVA 安装目录/jre
即可；
二、查看Tomcat 版本
在 tomcat 安装目
- 【Spark七十二】Spark的日志配置
bit1129
spark
在测试Spark Streaming时，大量的日志显示到控制台，影响了Spark Streaming程序代码的输出结果的查看(代码中通过println将输出打印到控制台上)，可以通过修改Spark的日志配置的方式，不让Spark Streaming把它的日志显示在console
在Spark的conf目录下，把log4j.properties.template修改为log4j.p
- Haskell版冒泡排序
bookjovi
冒泡排序haskell
面试的时候问的比较多的算法题要么是binary search，要么是冒泡排序，真的不想用写C写冒泡排序了，贴上个Haskell版的，思维简单，代码简单，下次谁要是再要我用C写冒泡排序，直接上个haskell版的，让他自己去理解吧。
sort [] = []
sort [x] = [x]
sort (x:x1:xs)
| x>x1 = x1:so
- java 路径 配置文件读取
bro_feng
java
这几天做一个项目，关于路径做如下笔记，有需要供参考。
取工程内的文件，一般都要用相对路径，这个自然不用多说。
在src统计目录建配置文件目录res,在res中放入配置文件。
读取文件使用方式：
1. MyTest.class.getResourceAsStream("/res/xx.properties")
2. properties.load(MyTest.
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-简单工厂模式
bylijinnan
java设计模式
声明： 本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
package design.pattern;
/*
* 个人理解：简单工厂模式就是IOC;
* 客户端要用到某一对象，本来是由客户创建的，现在改成由工厂创建，客户直接取就好了
*/
interface IProduct {
- SVN与JIRA的关联
chenyu19891124
SVN
SVN与JIRA的关联一直都没能装成功，今天凝聚心思花了一天时间整合好了。下面是自己整理的步骤：
一、搭建好SVN环境，尤其是要把SVN的服务注册成系统服务
二、装好JIRA，自己用是jira-4.3.4破解版
三、下载SVN与JIRA的插件并解压，然后拷贝插件包下lib包里的三个jar，放到Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB-INF\lib下，再
- JWFDv0.96 最新设计思路
comsci
数据结构算法工作企业应用公告
随着工作流技术的发展，工作流产品的应用范围也不断的在扩展，开始进入了像金融行业(我已经看到国有四大商业银行的工作流产品招标公告了)，实时生产控制和其它比较重要的工程领域，而
- vi 保存复制内容格式粘贴
daizj
vi粘贴复制保存原格式不变形
vi是linux中非常好用的文本编辑工具，功能强大无比，但对于复制带有缩进格式的内容时，粘贴的时候内容错位很严重，不会按照复制时的格式排版，vi能不能在粘贴时，按复制进的格式进行粘贴呢？ 答案是肯定的，vi有一个很强大的命令可以实现此功能 。
在命令模式输入:set paste，则进入paste模式，这样再进行粘贴时
- shell脚本运行时报错误：/bin/bash^M: bad interpreter 的解决办法
dongwei_6688
shell脚本
出现原因：windows上写的脚本，直接拷贝到linux系统上运行由于格式不兼容导致
解决办法：
1. 比如文件名为myshell.sh，vim myshell.sh
2. 执行vim中的命令 : set ff?查看文件格式，如果显示fileformat=dos，证明文件格式有问题
3. 执行vim中的命令 :set fileformat=unix 将文件格式改过来就可以了，然后:w
- 高一上学期难记忆单词
dcj3sjt126com
wordenglish
honest 诚实的；正直的
argue 争论
classical 古典的
hammer 锤子
share 分享；共有
sorrow 悲哀；悲痛
adventure 冒险
error 错误；差错
closet 壁橱；储藏室
pronounce 发音；宣告
repeat 重做；重复
majority 大多数；大半
native 本国的，本地的，本国
- hibernate查询返回DTO对象，DTO封装了多个pojo对象的属性
frankco
POJOhibernate查询DTO
DTO-数据传输对象；pojo-最纯粹的java对象与数据库中的表一一对应。
简单讲：DTO起到业务数据的传递作用，pojo则与持久层数据库打交道。
有时候我们需要查询返回DTO对象，因为DTO
- Partition List
hcx2013
partition
Given a linked list and a value x, partition it such that all nodes less than x come before nodes greater than or equal to x.
You should preserve the original relative order of th
- Spring MVC测试框架详解——客户端测试
jinnianshilongnian
上一篇《Spring MVC测试框架详解——服务端测试》已经介绍了服务端测试，接下来再看看如果测试Rest客户端，对于客户端测试以前经常使用的方法是启动一个内嵌的jetty/tomcat容器，然后发送真实的请求到相应的控制器；这种方式的缺点就是速度慢；自Spring 3.2开始提供了对RestTemplate的模拟服务器测试方式，也就是说使用RestTemplate测试时无须启动服务器，而是模拟一
- 关于推荐个人观点
liyonghui160com
推荐系统关于推荐个人观点
回想起来，我也做推荐了3年多了，最近公司做了调整招聘了很多算法工程师，以为需要多么高大上的算法才能搭建起来的，从实践中走过来，我只想说【不是这样的】
第一次接触推荐系统是在四年前入职的时候，那时候，机器学习和大数据都是没有的概念，什么大数据处理开源软件根本不存在，我们用多台计算机web程序记录用户行为，用.net的w
- 不间断旋转的动画
pangyulei
动画
CABasicAnimation* rotationAnimation;
rotationAnimation = [CABasicAnimation animationWithKeyPath:@"transform.rotation.z"];
rotationAnimation.toValue = [NSNumber numberWithFloat: M
- 自定义annotation
sha1064616837
javaenumannotationreflect
对象有的属性在页面上可编辑，有的属性在页面只可读，以前都是我们在页面上写死的，时间一久有时候会混乱，此处通过自定义annotation在类属性中定义。越来越发现Java的Annotation真心很强大，可以帮我们省去很多代码，让代码看上去简洁。
下面这个例子 主要用到了
1.自定义annotation：@interface，以及几个配合着自定义注解使用的几个注解
2.简单的反射
3.枚举
- Spring 源码
up2pu
spring
1.Spring源代码
https://github.com/SpringSource/spring-framework/branches/3.2.x
注：兼容svn检出
2.运行脚本
import-into-eclipse.bat
注：需要设置JAVA_HOME为jdk 1.7
build.gradle
compileJava {
sourceCompatibilit
- 利用word分词来计算文本相似度
yangshangchuan
wordword分词文本相似度余弦相似度简单共有词
word分词提供了多种文本相似度计算方式：
方式一：余弦相似度，通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度
实现类：org.apdplat.word.analysis.CosineTextSimilarity
用法如下：
String text1 = "我爱购物";
String text2 = "我爱读书";
String text3 =
